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En raison de leur endémisme et de leurs services aux populations locales, les forêts sèches et fourrés xérophiles du Sud-Ouest de Madagascar constituent des écosystèmes d'importance majeure. Ils sont aujourd’hui menacés par les pressions anthropiques et le changement climatique. Cette zone est également caractérisée par l’extrême pauvreté de ses habitants, qui dépendent grandement de ces écosystèmes. La mise en place d’une gestion durable de ces derniers s'impose comme nécessaire à leur conservation et au maintien des services écosystémiques qu’ils offrent. Cette gestion nécessite une évaluation quantitative précise et spatialement explicite de la végétation. La télédétection constitue une technologie clé pour la caractérisation à grande échelle des écosystèmes. La technologie SAR plus particulièrement, peut potentiellement surmonter certaines limitations de l’imagerie optique dans les zones arides. Cette étude vise ainsi à étudier le potentiel des données Sentinel-1 pour caractériser des attributs structurels de cette zone. L’utilisation de des données Sentinel-1 et Sentinel-2 de différentes saisons a été étudiée pour cartographier la couverture ligneuse (WC), la biomasse ligneuse aérienne (AGB), la hauteur de canopée (H95) ainsi que deux métriques de répartitions des hauteurs (Dim1H et Dim2H). Coefficients de rétrodiffusion, réflectances spectrales, indices dérivés, métriques de texture et temporelles ont été combinés avec des données de références, à savoir des données d’inventaires de terrain ou de photointerprétation, dans des régressions Random Forest afin de cartographier ces différentes variables. Le but était de: (1) identifier les facteurs influençant la capacité des données Sentinel-1 à cartographier les variables réponses, (2) comparer les performances de Sentinel-1, Sentinel-2 et de leur utilisation conjointe. Les modèles ont tous été validés en validation croisée en prenant en compte l’autocorrélation spatiale et les modèles de photointerprétation ont en outre été validés sur les données de terrain. La comparaison des performances a principalement été effectuée à l’aide de l’erreur quadratique moyenne (RMSE). Les bandes et indices dérivés se sont avérés importants pour la précision de Sentinel-1 et l’utilisation de modèles multi-saisons paraît pertinente. Sentinel-1 a obtenu une meilleure précision pour le WC (RMSE: 12,1 %) et H95 (RMSE: 1,19 m) que Sentinel-2 (RMSE WC: 14,5 %; RMSE H95: 1,39 m). Pour l’AGB, Sentinel-2 s’est montré plus précis (RMSE: 12,9 T.ha-1) que Sentinel-1 (RMSE: 13,29 T.ha-1). La fusion des capteurs a en outre présenté des gains de précision pour la plupart des saisonnalités pour WC (RMSE : 11,8%) et AGB (RMSE: 12,7 T.ha-1). Les saisons optimales varient selon le capteur et la variable réponse employés. L’influence de la saison semble moins importante pour les données S-1 et S-2 fusionnées, témoignant de la complémentarité des capteurs. La possibilité démontrée d’utiliser les données Sentinel-1 ainsi que les données Sentinel-1 et 2 fusionnées afin de caractériser ces écosystèmes se révèle utile dans le but de leur conservation et de leur gestion durable. L’étude ci-présente constitue une première approche et des efforts subséquents sont requis afin d’améliorer la caractérisation des forêts sèches et fourrés xérophiles malgaches.

télédétection --- fourrés xérophiles --- Sentinel-1 --- Sentinel-2 --- Sciences du vivant > Sciences de l'environnement & écologie

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Tropical forests in Central Africa are found under dry and seasonal climates. The vegetation adopts a seasonal pattern as depicted by localized field studies, but its importance and extent are barely known. The recent Sentinel-2 mission provides new opportunities to monitor vegetation phenology from space. 
The first objective of this study was to assess the potential of Sentinel-2 data to monitor vegetation seasonality in Central Africa. The use of Sentinel-2 data further aimed to address the questions of how seasonal are Central African forests, and how is this seasonal functioning related to rainfall seasonality in Central African Republic (Mbaïki) and Democratic Republic of Congo (Luki) subjected to reverse rainfall regimes.
This work relied on three data types: (i) Sentinel-2 images, (ii) ground data consisting of regular observations of phenophases and (iii) rainfall data from the Global Precipitation Measurement mission.
The resulting rainfall and Enhanced Vegetation Index times series allowed respectively the retrieval of the start of rain and the start of the season further compared to the ground observations. An additional wavelet analysis was performed on the Mbaïki site to determine the frequency and timing of the periodic vegetation events. 
This work has demonstrated the suitability of the recently available Sentinel-2 data for monitoring vegetation dynamics when cloud contamination remains reasonable. In addition, annual vegetation cycles dominated at the study sites, in line with the seasonality of rainfall. Comparison between sites confirmed a shift in vegetation seasonality from Mbaïki to Luki in response to the inversion of rainfall patterns across the Equator. In Mbaïki, the forest EVI signal was on average 16.9 ± 4.4 days before the rainfall signal, supporting the ultimate control of rainfall. In contrast, for both study sites, the earliest onset of rainfall resulted in the earliest onset of the season in 2019, supporting the hypothesis that rainfall exert a proximal control.
To conclude, Sentinel-2 data are suited to monitor vegetation seasonality but would require the combination with additional images to cope with continuously clouded areas. Les forêts tropicales d'Afrique centrale se trouvent sous des climats secs et saisonniers. La végétation adopte un schéma saisonnier comme le montrent des études de terrain localisées, mais son importance et son étendue sont à peine connues. La récente mission Sentinel-2 offre de nouvelles opportunités pour suivre la phénologie de la végétation depuis l'espace. 
Le premier objectif de cette étude était d'évaluer le potentiel des données Sentinel-2 pour suivre la saisonnalité de la végétation en Afrique centrale. L'utilisation des données Sentinel-2 visait à répondre aux questions suivantes : quelle est la saisonnalité des forêts d'Afrique centrale, et comment ce fonctionnement saisonnier est-il lié à la saisonnalité des précipitations en République centrafricaine (Mbaïki) et en République démocratique du Congo (Luki) soumises à des régimes pluviométriques inversés.
Ce travail s'est appuyé sur trois types de données : (i) les images Sentinel-2, (ii) les données au sol consistant en observations régulières des phénophases et (iii) les données pluviométriques de la mission "Global Precipitation Measurement".
Les séries temporelles de précipitations et d'"Enhanced Vegetation Index" qui en résultent ont permis respectivement de détecter le démarrage des pluies et le début de la saison. Le début de la saison a ensuite été comparé aux observations de terrain. Une analyse supplémentaire des ondelettes a été effectuée sur le site de Mbaïki pour déterminer la fréquence et le moment des événements périodiques de végétation. 
Ce travail a démontré l'adéquation des données Sentinel-2 récemment disponibles pour le suivi de la dynamique de la végétation lorsque l'ennuagement reste raisonnable. En outre, les cycles annuels de végétation ont dominé sur les sites étudiés, en lien avec la saisonnalité des précipitations. La comparaison entre les sites a confirmé une inversion de la saisonnalité de la végétation de Mbaïki à Luki en réponse à des régimes pluviométriques inversés de part et d'autre de l'Equateur. À Mbaïki, en moyenne, le signal de la forêt était 16,9 ± 4,4 jours avant le signal des précipitations, ce qui supporte le contrôle ultime des précipitations. En revanche, pour les deux sites d'étude, le démarrage le plus précoce des précipitations a entraîné le début le plus précoce de la saison en 2019, soutenant l'hypothèse des précipitations comme facteur proximal.
En conclusion, les données Sentinel-2 sont adaptées au suivi de la saisonnalité de la végétation mais nécessiteraient la combinaison avec des images supplémentaires pour faire face aux zones continuellement ennuagées.

Remote Sensing --- Phenology --- Sentinel-2 --- Tropical forest --- Central Africa --- Enhanced Vegetation Index --- Télédétection --- Phénologie --- Sentinel-2 --- Forêt tropicale --- Afrique centrale --- Enhanced Vegetation Index --- Sciences du vivant > Sciences de l'environnement & écologie

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L’introduction de cultures intermédiaires (CI) permettant de couvrir les sols en période
automnale/hivernale est une pratique qui présente de nombreux intérêts agronomiques
et environnementaux, dont l’amélioration potentielle du bilan carbone de l’activité
culturale. Au-delà de cet effet dit biogéochimique, la modification de l’état de la
surface induit un effet dit biophysique, par la modification de sa réflectivité (albédo), ce
qui peut provoquer un forçage radiatif et donc affecter le climat.
Ce travail a pour but d’évaluer le forçage radiatif induit par l’introduction de CI
(moutarde en 2017 et avoine/féverole en 2019) dans la rotation culturale sur le site de la
tour à flux ICOS de Lonzée et de le comparer au bilan carbone du site.
En l’absence de dispositif expérimental pairé (sol nu/CI), une méthodologie a été
développée pour déterminer l’albédo de référence (sol nu) nécessaire au calcul du forçage
radiatif. Une approche de modélisation de l’albédo sol nu sur base des mesures in situ
et une approche de mesure de l’albédo par outil satellitaire ont été testées. Pour la
première approche (in situ), la teneur en eau du sol en surface et l’indice de clarté ont
été identifiés comme les variables directrices principales de l’albédo sur sol nu. Une
régression multilinéaire a été construite sur base de ces deux variables. La deuxième
approche (satellitaire) a permis, sur base des données Sentinel-2 et d’une combinaison
des indices NDVI et BSI, d’identifier des parcelles adjacentes avec sol nu et d’estimer
leur albédo au moment où la parcelle ICOS avait une CI. L’approche est prometteuse
mais souffre d’un manque de représentativité temporelle, la présence de nuages rendant
beaucoup d’images inutilisables en période de CI (automne/hiver).
Pour l’obtention d’un forçage radiatif, la première approche (in situ) a été privilégiée.
Ainsi, pour une variation moyenne d’albédo de 5%, un forçage radiatif de -5,4 W.m−2 a
été observée. De plus, pour une rotation de culture dans laquelle la CI serait introduite
une année sur deux dans les mêmes conditions qu’en 2019 à Lonzée,le forçage radiatif,
par unité de surface, sur une période de 100 ans pourrait entraîner une diminution des
émissions de 𝐶𝑂2 atmosphérique de 2,8 𝑘𝑔C𝑂2-eq. m−2 (7,6 tC.ha−1). Cette information
vient apporter plus d’intérêt à la CI qui était déjà valorisée pour ses nombreux services
écosystémiques.

Albédo – Forçage radiatif – Culture intermédiaire – Equivalent 𝐶𝑂2 - Satellite Télédétection- Sentinel-2 -ICOS - Sol nu. --- Sciences du vivant > Agriculture & agronomie

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Les fourrés xérophiles du sud-ouest de Madagascar sont des écosystèmes à très haute valeur conservatoire qui sont menacés par les activités humaines et les changements globaux. Ces écosystèmes souffrent d’un manque de représentativité à l’échelle régionale et globale, et cette situation complique la gestion participative et durable des espaces naturels, alors même qu’ils sont pourvoyeurs de nombreux services écosystémiques à la base de la subsistance de la population de cette partie enclavée de Madagascar. La modélisation des attributs structuraux par télédétection optique en zones arides est complexifiée par le manque de données représentatives et par la nécessité d’utiliser des prédicteurs adaptés en réponse aux spécificités structurelles et fonctionnelles de ces écosystèmes. L’acquisition d’informations par photo-interprétation en vue de calibrer des modèles de couverture de canopée est une technique qui permet d’augmenter considérablement le volume de données et qui offre des résultats prometteurs. Parallèlement, les paramètres à considérer en zones arides sont documentés par plusieurs études, mais la plupart ont été réalisées dans des écosystèmes aux caractéristiques structurelles distinctes des fourrés xérophiles. Cette étude aborde les caractéristiques spectrales, spatiales et temporelles déterminantes pour la caractérisation des propriétés structurelles des fourrés xérophiles et propose une méthodologie pour étendre les données récoltées par photo-interprétation à la biomasse aérienne et à la hauteur de canopée par extrapolation depuis les mesures d’ouverture de la canopée. La résolution spatiale et la saisonnalité sont les caractéristiques prépondérantes à considérer, tandis que les indices de végétation et les métriques phénologiques n'ont qu’un effet marginal. Parallèlement, la biomasse et la hauteur sont deux attributs structuraux fortement corrélés à l’ouverture de la canopée, qui peuvent être extrapolés aux données de photo-interprétation et engendrer des modèles avec des performances équivalentes aux approches basées sur des relevés de terrain. Cette étude souligne le rôle clé joué par la qualité des données de calibration dans la représentation finale des modèles et relève une des raisons expliquant la faible représentation des écosystèmes arides à l’échelle globale. La méthodologie développée pour cette étude est particulièrement pertinente pour le cas des fourrés xérophiles et pourrait constituer la base d’un programme de suivis affranchis d’une partie des contraintes liées à la récolte de données de terrain. En outre, les cartes produites offrent un outil qui, utilisé conjointement aux connaissances locales, permet l’identification de zones prioritaires de conservation et de réhabilitation écologique, venant ainsi en appui à la gestion du territoire.

Fourré xérophile --- Télédétection --- Écosystème aride --- Optique --- Spectral --- Temporel --- Résolution spatiale --- Photo-interprétation --- Sentinel-2 --- Sciences du vivant > Sciences de l'environnement & écologie --- Sciences du vivant > Agriculture & agronomie

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Les écosystèmes forestiers d’Afrique sont en proie à la déforestation et subissent des dégradations, ayant pour conséquences une pression importante sur les services écosystémiques et une contribution à l’émission de gaz à effet de serre dans l’atmosphère. L’accessibilité et le faible coût des technologies liées à la télédétection en font des outils valorisables et prometteurs à la caractérisation de forêts claires de type miombos, première étape vers le suivi temporel des stocks de biomasse végétale et de carbone. L’objectif général de ce travail de fin d’étude est de caractériser la structure forestière d’un miombo en périphérie de la ville de Lubumbashi (RDC) à l’aide d’imageries drone et satellitaires. Une approche arbre au départ du Modèle Numérique de Hauteur de la zone d’étude de 10 hectares construit sur base des imageries acquises par drone a été mise en place, d’une part pour évaluer la performance de l’algorithme de détection des arbres individuels, et d’autre part pour valider les hauteurs extraites du Modèle Numérique de Hauteur en les comparant avec les mesures faites sur le terrain. L’identification des arbres individuels est jugée satisfaisante (score F = 0.76) de même que les hauteurs extraites du Modèle Numérique de Hauteur (R² = 0.835, RMSE% = 10.99%). Ensuite, une approche surface a permis de mettre en évidence un modèle d’estimation de la biomasse aérienne au départ du volume sous le Modèle Numérique de Hauteur volha et du coefficient de variation de la hauteur hcv (variables surfaciques extraites du Modèle Numérique de Hauteur) pour une taille de parcelle de 0.25 ha (R² aj = 0.65, RMSE% = 14.43%). Finalement, un test de corrélation linéaire de Pearson a été fait entre la biomasse aérienne et, d’un côté, cinq indices de végétation calculés au départ des bandes spectrales des imageries Sentinel-2 et, d’un autre côté, l’intensité de rétrodiffusion en polarisations VV et VH d’imageries Sentinel-1. Les hautes valeurs de biomasse aérienne ainsi que leur faibles gammes n’ont pas permis de mettre en évidence une relation linéaire probante. De ce fait, aucun modèle d’estimation de la biomasse aérienne au départ d’imageries satellitaires n’a été construit. Les outils de télédétection appliqués aux miombos humides sont prometteurs au vu des résultats obtenus, ayant néanmoins permis de mettre en évidence l’importance d’un échantillonnage adéquat. Il est dès lors recommandé de combiner les technologies satellitaires, d’étendre la gamme de biomasse aérienne et d’augmenter le nombre de parcelles afin d’optimiser la représentativité de l’échantillonnage et de pouvoir construire des modèles d’estimation de la biomasse aérienne valides. Africa’s forest ecosystems are suffering from deforestation and degradation, resulting in significant pressure on ecosystem services and a contribution to the emission of greenhouse gases into the atmosphere. The accessibility and low cost of remote sensing technologies make them valuable and promising tools for characterizing miombo woodlands, a first step towards temporal monitoring of plant biomass and carbon stocks. The general objective of this master thesis is to characterize the forest structure of a miombo on the outskirts of Lubumbashi (DRC) using UAV and satellite imagery. A tree-based approach based on the Canopy Height Model of the 10 hectares study area derived from UAV images was implemented, on the one hand to evaluate the performance of the algorithm for detecting individual trees, and on the other hand to validate the heights extracted from the Canopy Height Model by comparing them with the measurements made in the field. The identification of individual trees is considered satisfactory (score F = 0.76) as well as the heights extracted from the Canopy Height Model (R² = 0.835, RMSE% = 10.99%). Then, an area-based approach made possible the development of a model for estimating above-ground biomass from the volume under the Canopy Height Model volha and the coefficient of variation of height hcv (metrics derived from the Canopy Height Model) for a plot size of 0.25 ha (R² adj = 0.65, RMSE% = 14.43%). Finally, a Pearson linear correlation test was performed between the above-ground biomass and, on the one hand, five vegetation indices computed from the spectral bands of Sentinel-2 imageries and, on the other hand, the backscatter intensity in VV and VH polarizations of Sentinel-1 imageries. The high values of above-ground biomass and their low ranges did not reveal a convincing linear relationship. As a result, no model for estimating above-ground biomass from satellite imagery has been developed. Remote sensing tools applied to wet miombos are promising in view of the results obtained, but have nevertheless highlighted the importance of adequate sampling. It is therefore recommended to combine satellite technologies, extend the range of above-ground biomass and
increase the number of plots in order to optimise the representativeness of the sampling and to be able to build valid above-ground biomass estimation models.

forêt claire, miombo, biomasse aérienne, AGB, drone, Sentinel-1, Sentinel-2, Modèle Numérique de Hauteur --- miombo woodland, above-ground biomass, AGB, UAV, Sentinel-1, Sentinel-2, Canopy Height Model, Individual Tree Detection, Area-based approach --- Sciences du vivant > Multidisciplinaire, généralités & autres --- Ingénierie, informatique & technologie > Multidisciplinaire, généralités & autres